기존의 센서 네트워크 보안에 대한 연구는 인증과 비밀성, 무결성, 이용성 등을 제공하는 보안 서비스에 관심이 집중되어 왔으나 최근 센서 노드의 실제 ID의 노출 문제에 대한 관심이 증가하고 있다. 센서 노드의 실제 ID가 외부 공격자에게 노출되는 것을 방지하기 위해서는 실제의 ID를 사용하지 않고 동적인 가명을 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 가명을 생성하는데 사용되는 비밀키(또는 해쉬키)와 현재의 가명(또는 난수)이 공격자에게 노출되었을 경우에 공격자는 쉽게 가명을 생성하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 센서 노드들에 대한 강한 익명성이 보장되는 구조를 제안한다. 제안된 구조는 가명을 생성하는데 사용되는 비밀정보들이 공격자에게 공모되었다고 하더라도 공격자가 해당 노드의 가명 ID들을 생성할 수 있는 확률이 매우 낮다. 그리고 보안 분석을 통해 제안된 구조가 무선 센서 네트워크에 적합함을 증명한다.
본 논문에서는 계층적 무선 센서 네트워크를 위한 그룹기반 보안 메커니즘을 제안한다. 이를 위해 세 가지 형태의 노드(베이스 스테이션 그룹 관리 노드 센서 노드)로 구성된 3계층 센서네트워크에서 안전한 라우팅을 위한 구조를 설계한다. 그룹기반 배치는 가우시안(Gaussian) 분산을 이용하여 수행되며, 제안된 모델을 사용해 85% 이상의 네트워크 연결이 가능하다. 이미 보안 기능을 공유하고 있는 작은 그룹들은 안전한 그룹을 형성하고, 그룹 관리 노드들은 전체 네트워크의 백본을 형성한다. 본 논문의 보안 메커니즘은 배치된 센서 그룹에서 수집된 데이터를 처리하기 위해 제안되었으며, 관리노드에 의해 수집된 센싱 데이터는 다른 관리노드를 거쳐 베이스 스테이션에 전달된다. 제안된 메커니즘은 경량화 되었고, 노드 캡쳐 공격에 강력하게 대응할 수 있으며 분석 자료와 시뮬레이션을 결과를 통해 이러한 특징을 확인할 수 있다. 또한, 분석 자료를 통해 그룹 관리노드와 센서 노드가 조밀하게 배치되었을 때 안전성이 크게 향상됨을 알 수 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권8호
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pp.918-931
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2013
기존의 Pan-Tilt Zooming 카메라를 이용한 객체 추적은 카메라를 통해 획득한 영상을 분석하여 물체의 이동을 검출하였다. 그러나 이 방식은 영상처리를 위한 알고리즘과 이를 위한 하드웨어 비용이 소요되었다. 그리고 주변 환경의 변화나 영상 잡음 등으로 유효하지 않은 영상이 획득되는 경우나 사각지대가 존재하여 영상의 획득 자체가 불가능한 경우에는 대응이 어렵다. 본 논문에서는 영상 정보처리 기반의 객체 추적 기술이 가지는 한계를 극복하기 위해 무선 센서 네트워크 기반의 IEEE 802.15.4 표준을 적용한 GPS수신기가 장착된 센서노드를 시설물에 장착하여 센서노드의 가속도 센서가 장착된 시설물의 움직임을 인식하고 해당 센서노드의 GPS 정보를 이용하여 물체를 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 영상처리에 요구되는 연산량을 감소시킴과 동시에 넓은 지역의 이동 물체를 추적할 수 있도록 효율적인 PTZ 카메라 제어를 가능하게 한다. 또한 센서노드의 유동적 장착이 가능할 수 있도록 무선의 메쉬 네트워크를 구현하여 설치의 효율성을 올렸다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.504-521
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2016
Recently, energy harvesting technology has been integrated into wireless sensor networks to ameliorate the nodes' energy limitation problem. In theory, the wireless sensor node equipped with an energy harvesting module can work permanently until hardware failures happen. However, due to the change of power supply, the traditional hierarchical network routing protocol can not be effectively adopted in energy harvesting wireless sensor networks. In this paper, we improve the Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) protocol to make it suitable for the energy harvesting wireless sensor networks. Specifically, the cluster heads are selected according to the estimation of nodes' harvested energy and consumed energy. Preference is given to the nodes with high harvested energy while taking the energy consumption rate into account. The utilization of harvested energy is mathematically formulated as a max-min optimization problem which maximizes the minimum energy conservation of each node. We have proved that maximizing the minimum energy conservation is an NP-hard problem theoretically. Thus, a polynomial time algorithm has been proposed to derive the near-optimal performance. Extensive simulation results show that our proposed routing scheme outperforms previous works in terms of energy conservation and balanced distribution.
최근 차세대 성장 동력으로 사물인터넷망이 각광받고 있다. 이러한 사물인터넷망의의 특징은 모든 사물들이 상호 연결되는 초연결성을 이루고 있으며, 센서 노드에서의 제한된 연산 능력, 메모리, 배터리 등에 기인하여 많은 한계점을 가진다. 이러한 문제 등으로 인하여 보안 및 프라이버시 문제가 대두되고 있다. 또한 많은 연구자들이 사물인터넷망에서의 보안적인 문제 및 공개된 문제점을 연구하고 있으나, 현재 까지 보안 관점에서 명쾌한 문제점을 해결하기 위한 접근을 보이고 있지 않다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위한 IoT 의 구조, 프로토콜, 서비스 및 응용 분야에 대한 문제점을 해결하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 보안 문제를 해결하기 위해 요구되어지는 보안 사항 및 보안 프레임워크의 구조를 분석하고자 한다. 현실적으로 센서들이 안전하지 않을 지라도 이를 해결할 수 있는 대안이 IoT 게이트웨이를 통한 구현 방법이 한 대안이 되고 있다. 따라서 이러한 보안게이트를 통한 구조를 분석하고자 한다.
센서 네트워크는 이벤트 감지와 통신 기능이 있는 다수의 센서 노드들과 하나 이상의 싱크 노드들로 이루어진 시스템이다. 센서 네트워크는 배치된 지역에 있는 사물의 인식 정보와 주변의 환경 정보를 수집하여 사용자에게 제공한다. 센서 노드의 자원 제약과 무선통신 사용, 기반 시설의 부재로 인해 센서 네트워크는 여러 보안 위협에 취약하다. 센서 네트워크 보안과 관련한 대부분의 기존 연구는 한 가지 공격을 탐지하고 방어하는 것을 목표로 진행되어왔다. 그러나 실제 센서 네트워크에서는 언제 어떠한 공격이 발생할 지 미리 예측할 수 없으며 동시에 여러 가지 공격이 함께 발생할 가능성도 존재한다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 발생 가능한 공격인 허위 보고서 공격과 웜홀 공격을 방어할 수 있는 보안 라우팅 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 보안 기법을 개선 및 결합함으로써 실험 결과 기존 기법보다 높은 공격 검출 성능을 보인다.
센서 노드의 프로그램 변경을 통한 센서 네트워크 공격을 방지하는 것은 중요한 센서 네트워크 관련 보안요소들 중 하나이다. 이를 해결하기 위해 각 센서 노드 내에서 실행 중인 코드가 변경되지 않았음을 검증하는 소프트웨어 기반 검증(attestation) 기술이 사용되고 있다. 그러나 현재 제안되고 있는 소프트웨어 기반 검증 기법은 신뢰할 수 있는 검증자가 존재하지 않는 센서 네트워크 환경에 대한 고려가 부족할 뿐만 아니라, 망의 변화가 없는 정적인 환경에 중점을 두어 설계되었기 때문에 센서 네트워크 환경에 적합하지 않다. 본 논문에서는 SWATT(Software-based ATTestation) 기법을 이용하여 센서 네트워크 환경에 적합한 상호 검증 프로토콜을 제안한다. 제안 기법은 신뢰 노드가 존재하지 않는 센서 네트워크 환경에서 이웃한 센서 노드에게 자신의 존재를 주기적으로 알리되, SWATT 기법을 이용하여 이를 인지한 이웃 센서 노드와 상호 검증을 수행하도록 한다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 검증자가 없는 센서 네트워크 환경에서 악의적인 공격으로 인해 변경된 프로그램을 실행하는 센서 노드를 식별할 수 있으며, 결과적으로 검증된 센서 노드들만으로 이루어지는 네트워크 구성이 가능하도록 한다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 대부분 보안성이 낮으며, 낮은 연산 능력과 적은 저장 용량으로 효율적인 보안 알고리즘을 적용할 수 없다. 따라서 불법적인 노드의 침입을 억 제할 수 없으며, 센서 노드의 전송 알고리즘만 알게되면 전송되는 정보를 쉽게 도청 할 수 있는 문제점을 갖게 된다. 본 논문에서는 센서 네트워크를 클러 터로 구분하고, 클러스터 내에서 센서 노드가 안전하게 정보를 전송할 수 있으며 불법적인 센서 노드의 침입을 억제할 수 있는 극좌표를 이용한 클러스터 기반의 센서 네트워크의 키 관리기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 클러스터 내에서 모든 센서 노드는 CH(Cluster Header)가 제공하는 피벗값을 기반으로 인증키를 설정하도록 하고있다. 시뮬레이션 결과 기존의 페어 와이즈(pair-wise) 기법에 비하여 키 관리측면에서 안전한 키 관리와 불법적인 노드의 침입을 억 제할 수 있는 우수함을 증명하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.91-102
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2022
With the evolution of wireless sensor network (WSN) technology, the routing policy has foremost importance in the Internet of Things (IoT). A systematic routing policy is one of the primary mechanics to make certain the precise and robust transmission of wireless sensor networks in an energy-efficient manner. In an IoT environment, WSN is utilized for controlling services concerning data like, data gathering, sensing and transmission. With the advantages of IoT potentialities, the traditional routing in a WSN are augmented with decision-making in an energy efficient manner to concur finer optimization. In this paper, we study how to combine IoT-based deep learning classifier with routing called, Kriging Regressive Deep Belief Neural Learning (KR-DBNL) to propose an efficient data packet routing to cope with scalability issues and therefore ensure robust data packet transmission. The KR-DBNL method includes four layers, namely input layer, two hidden layers and one output layer for performing data transmission between source and destination sensor node. Initially, the KR-DBNL method acquires the patient data from different location. Followed by which, the input layer transmits sensor nodes to first hidden layer where analysis of energy consumption, bandwidth consumption and light intensity are made using kriging regression function to perform classification. According to classified results, sensor nodes are classified into higher performance and lower performance sensor nodes. The higher performance sensor nodes are then transmitted to second hidden layer. Here high performance sensor nodes neighbouring sensor with higher signal strength and frequency are selected and sent to the output layer where the actual data packet transmission is performed. Experimental evaluation is carried out on factors such as energy consumption, packet delivery ratio, packet loss rate and end-to-end delay with respect to number of patient data packets and sensor nodes.
센서 네트워크는 침입탐지, 원격 감시 등 보안이 꼭 필요한 환경에서 사용될 것으로 예상된다. 이와 같은 센서네트워크에서 기밀성과 같은 보안성을 제공하기 위해서 센서 노드들은 공유키를 가지고 있어야 한다. 현재까지 제안된 기본적인 키 분배 기법은 키가 너무 많이 필요하거나, 노출된 센서에 의해서 키가 너무 많이 노출되는 등 보안 측면에서 취약했다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 확률적 키 분배기법이라는 적은 수의 키로 노드 간의 키 공유를 확률적으로 보장하는 새로운 키 분배 기법이 제안되었다. 그러나 이 기법은 노드 간에 키의 공유가 항상 보장되지 않기 때문에 물리적인 이웃 노드라도 통신을 진행하지 못하게 되어 비효율적인 라우팅이 발생하거나, 별도의 라우팅 프로토콜을 필요로 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 쿼럼 시스템(quorum system)을 이용하여, 노드에서 필요로 하는 키의 수를 줄이면서도 이웃 노드와 키 공유를 언제나 보장하는 새로운 키 분배 방법을 제안한다. 또한 노드 분포 정보(deployment knowledge)를 아는 상황에서 쿼럼 시스템을 확장하여 센서 노드에서 필요로 하는 키의 수를 줄이고 보안성과 연결성을 지원할 수 있는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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